{"id":27528,"date":"2026-03-14T10:32:18","date_gmt":"2026-03-14T09:32:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dbu.de\/projektdatenbank\/35936-01\/"},"modified":"2026-03-14T10:32:19","modified_gmt":"2026-03-14T09:32:19","slug":"35936-01","status":"publish","type":"projektdatenbank","link":"https:\/\/www.dbu.de\/en\/projektdatenbank\/35936-01\/","title":{"rendered":"F\u00f6rderinitiative Pestizide: Verminderung des Pestizideinsatzes durch Entwicklung eines sensorbasierten Monitoringsystems zur Ermittlung des Befallsverlaufs von Kirschessigfliegen im Wein- und Obstbau"},"content":{"rendered":"<p>Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n<p>Die Kirschessigfliege (Drosophila suzukii) (KEF) ist seit 2011 in Deutschland ein bedeutsamer Sch\u00e4dling im Wein- und Obstbau. Die Fliege bef\u00e4llt heranreifende und reife Beeren und wird daher insbesondere kurz vor der Ernte zu einem Problem f\u00fcr viele Landwirte. Da derzeit noch kein geeignetes Fallensystem zum effektiven Massenfang verf\u00fcgbar ist, muss jedes Jahr kurzfristig entschieden werden, ob eine fr\u00fche Ernte oder der Einsatz von chemischen Pflanzenschutzmitteln vorzuziehen ist. Wichtig bei der Entscheidungsfindung sind vor allem die jeweils aktuellen KEF-Populationszahlen in Verbindung mit den Wetterprognosen bis zum Erntezeitpunkt, die die Entwicklung der Kirschessigfliegenpopulation stark beeinflussen.<br \/>\nDie Beobachtung der Populationsgr\u00f6\u00dfe und die Feststellung, ob und wann der Sch\u00e4dling in eine Anlage einfliegt, stellt somit ein wichtiges Instrument im Umgang mit der Kirschessigfliegenproblematik dar.<br \/>\nDerzeit kann die Populationsentwicklung mit Hilfe von Monitoringfallen beobachtet werden. Hierbei handelt es sich um sogenannte Becherfallen, die mit einem speziellen Lockstoff bef\u00fcllt werden. Die dadurch angelockten Kirschessigfliegen landen in der Falle, deren Inhalt anschlie\u00dfend vom Anwender i.d.R. mit Hilfe einer Lupe angeschaut werden muss. Da diese Methode recht umst\u00e4ndlich, nicht f\u00fcr jedermann einfach durchf\u00fchrbar, somit fehleranf\u00e4llig und zudem mit einem hohen Zeitaufwand versehen ist, scheuen viele Winzer und Obstbauern diesen Schritt. Das Feststellen der Flugzahlen innerhalb der Anlage zeigt jedoch an, ab welchem Zeitpunkt ein Befall der Fr\u00fcchte m\u00f6glich ist und ab wann weiterf\u00fchrende Ma\u00dfnahmen notwendig werden.<br \/>\nUm den Landwirten das Monitoring und folglich die Entscheidungsfindung einer ggf. notwendig werdenden Pflanzenschutzma\u00dfnahme oder einer vorgezogenen Ernte zu erleichtern, soll eine sensorbasierte Monitoringfalle entwickelt werden. Hierf\u00fcr dient die vielerorts in bestehenden Monitoringprogrammen genutzte Becherfalle als Grundlage. Diese wird mit einer Sensorik versehen, welche die Anzahl der gefangenen Insekten quantitativ auswerten kann, so dass in Echtzeit eine Datengrundlage f\u00fcr die aktuelle Insektenbelastung verf\u00fcgbar ist.<\/p>\n<p>Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten Methoden1. Ermittlung des optimalen Werkstoffs und des Produktionswegs zur Herstellung eines witterungsfesten Fallengeh\u00e4uses inklusive Lackierung des Rahmens<br \/>\n2. Wiederholte Anpassungen des Fallengeh\u00e4uses entsprechend dem jeweiligen Entwicklungsstand der technischen Einheit<br \/>\n3. Konstruktion, Entwicklung und Produktion der technischen Einheit inklusive Kameramodul, Beleuchtungseinheit, Daten\u00fcbermittlung und    Energieversorgung sowie stetige Testungen und Modifikationen des laufenden Systems<br \/>\n4. Ermittlung eines kameratauglichen K\u00f6derlockstoffs<br \/>\n5. Erfassung der F\u00e4ngigkeit und des Einflugzeitpunktes der Fallenprototypen<br \/>\n6. Ermittlung der optimalen Einfluglochgr\u00f6\u00dfe<br \/>\n7. \u00dcberpr\u00fcfung der Funktionst\u00fcchtigkeit, der Funktionsdauer und der Witterungsbest\u00e4ndigkeit der Fallen sowie einzelner    Fallenkomponenten<br \/>\n8. Entwicklung einer Software zur automatisierten Identifikation der gefangenen Kirschessigfliegen (KI-basierte Software)<br \/>\n9. Anlernen der KI-basierten Identifikationssoftware<\/p>\n<p>Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n<p>1. Als passender, \u00e4u\u00dferst witterungsbest\u00e4ndiger Werkstoff stellte sich Nylon heraus, das im 3D-Druck SLS-Verfahren hergestellt wurde. Eine rote Farblackierung verst\u00e4rkte die Witterungsbest\u00e4ndigkeit zus\u00e4tzlich.<br \/>\n2. Die Modifikationen der technischen Einheit f\u00fchrten zu parallelen Anpassungen des Fallengeh\u00e4uses, da dies Schutz vor mechanischen sowie witterungsbedingten Einfl\u00fcssen bot und die Stabilit\u00e4t der technischen Einheit gew\u00e4hrleisten musste.<br \/>\n3. Die umfassendsten Arbeiten erfolgten an der technischen Einheit. Bauteile wurden entsprechend der Anforderungsanalyse an die Technik ausgew\u00e4hlt, aufeinander abgestimmt und ausgerichtet. Als zeitlich aufw\u00e4ndig erwiesen sich die wiederholt notwendigen Fehlersuchen im Zusammenspiel der einzelnen Komponenten.<br \/>\n4. Der f\u00e4ngigere DroskiDrink erwies sich als kameratauglich und wurde als K\u00f6derfl\u00fcssigkeit beibehalten.<br \/>\n5. Der Fallenrahmen f\u00fchrte nicht zu einer starken Reduktion der F\u00e4ngigkeit bzw. zeitlichen Verz\u00f6gerung des Ersteinflugs in die Falle<br \/>\n6. Die Einfluglochgr\u00f6\u00dfe von 2,0 mm im Vergleich zu 2,5 mm wies das bessere Verh\u00e4ltnis gefangener Kirschessigfliegen vs. Beifang auf. Die Ermittlung einer Zwischengr\u00f6\u00dfe von 2,3 mm fand nur im geringen Umfang statt und f\u00fchrte zu keinen aussagef\u00e4higen Ergebnissen.<br \/>\n7. Die Funktionsbest\u00e4ndigkeit der Fallen erwies sich \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum als sehr anf\u00e4llig. Neben Funktionsabbr\u00fcchen durch Kurzschl\u00fcsse, ausgel\u00f6st durch eindringende Feuchtigkeit, waren auch nicht regelkonforme Bauteile verantwortlich f\u00fcr das Herausl\u00f6sen der Batterien. Diese Problematik, ebenso wie das Eindringen von Insekten ins Falleninnere konnte erst durch das Einkleben des Fangbeh\u00e4lters in den Fallenrahmen gel\u00f6st werden.<br \/>\n8. Die zu \u00fcbertragende Datenmenge erwies sich als zu gro\u00df, was zur Reduktion der Bildqualit\u00e4t f\u00fchrte, um die Kosten der Fallen gering zu halten. Die \u00dcbertragung des Bildmaterials auf einen Server konnte letztlich nicht abschlie\u00dfend gel\u00f6st werden, weshalb der Zwischenschritt \u00fcber die Speicherung des Bildmaterials auf einer SD-Karte erfolgte. Dies war notwendig, um die Softwarel\u00f6sung entwickeln zu k\u00f6nnen.<br \/>\n9. Durch h\u00e4ndisches Markieren der signifikanten Bildstrukturen wurde mit dem Anlernen des KI-basierten Algorithmus begonnen. Zur vollst\u00e4ndigen und sicheren Identifikation ist jedoch ein sehr gro\u00dfer Trainingsumfang notwendig, der im Rahmen des Projekts nicht mehr geleistet werden konnte.<\/p>\n<p>\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n<p>Im Rahmen von F\u00fchrungen diverser Besuchergruppen mit unterschiedlichem Hintergrund sowie G\u00e4sten aus der Politik wurde das Projekt am DLR Rheinpfalz vorgestellt. Im Rahmen der Pflanzenschutztagung 2023 in G\u00f6ttingen wurde ein Posterbeitrag geleistet, in dem auf die Inhalte und den damaligen Entwicklungsstand Bezug genommen wurde. Zudem findet das Projekt regelm\u00e4\u00dfig Erw\u00e4hnung im Fachschulunterricht f\u00fcr Weinbau-Wirtschafter und dem Dualen Studiengang \u201eWeinbau und \u00d6nologie\u201c am Dienstleistungszentrum L\u00e4ndlicher Raum Rheinpfalz. Das Projekt wurde zudem auf der Homepage der 3Win Maschinenbau GmbH und Social-Media-Kan\u00e4len vorgestellt. \u00dcber lokal ausgeh\u00e4ngte Plakate wurden G\u00e4ste der 3Win Maschinenbau GmbH ebenfalls \u00fcber das Projekt informiert.<\/p>\n<p>Fazit<\/p>\n<p>Die vielf\u00e4ltigen Umwelt- bzw. Witterungseinfl\u00fcsse warfen im Laufe des gesamten Projekts diverse Problematiken auf, die die Funktionst\u00fcchtigkeit der Falle grundlegend negativ beeinflussten. Insbesondere das Thema Feuchtigkeit im Falleninneren f\u00fchrte zu starken Verz\u00f6gerungen in der weiteren Fallenentwicklung. Durch zielgerichtete L\u00f6sungsans\u00e4tze konnte in vielen Problemf\u00e4llen z\u00fcgig ein zufriedenstellendes Ergebnis erreicht werden. Die Daten\u00fcbertragung \u00fcber einen Server konnte bis zuletzt nicht gel\u00f6st werden. Eine Notl\u00f6sung mittels verbauter SD-Karten lies zun\u00e4chst die KI-basierte Erstellung eines Algorithmus zu. Diese konnte aufgrund des immensen Umfangs in der verbleibenden Projektzeit jedoch nicht abgeschlossen werden. Der derzeitige Stand der Fallenentwicklung zeigt somit in einigen Bereichen eine sehr gute und z\u00fcgige Entwicklung auf, insbesondere im Bereich Datentransfer konnte jedoch noch keine finale L\u00f6sung gefunden werden.  Die KI-basierte Erkennungssoftware der Fliegen besteht im Ansatz, ben\u00f6tigt jedoch noch umfassende Datenmengen bis zur Finalisierung.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zielsetzung und Anlass des Vorhabens Die Kirschessigfliege (Drosophila suzukii) (KEF) ist seit 2011 in Deutschland ein bedeutsamer Sch\u00e4dling im Wein- und Obstbau. Die Fliege bef\u00e4llt heranreifende und reife Beeren und wird daher insbesondere kurz vor der Ernte zu einem Problem f\u00fcr viele Landwirte. 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